In questo periodo ho ri-esaminato l'architettura di @Fabric Foundation e posso notare le differenze rispetto alla maggior parte dei progetti narrativi AI. Molti progetti enfatizzano modelli o applicazioni, ma Fabric pone il focus sul ciclo chiuso di "identità—esecuzione—verifica—liquidazione". I robot registrano prima l'identità sulla catena, poi attraverso il livello del protocollo chiamano i compiti, i risultati vengono confermati tramite verifica, e infine vengono completati con $ROBO per la liquidazione e i vincoli di staking. Questo significa che ROBO non è un incentivo esterno, ma è il combustibile esecutivo integrato nel processo; ogni volta che un compito si verifica, ci sarà un consumo o un blocco, e non si basa semplicemente sull'emozione del mercato.
È particolarmente interessante che questa struttura possa realizzare una collaborazione e una liquidazione autonome tra le macchine di verifica. Se durante la fase di test la crescita dell'identità continua e la proporzione di interazione rimane stabile, ciò indica che la rete sta passando da una funzionalità dimostrativa a una programmazione reale. Ma ci sono anche rischi: i cicli di adattamento dei sistemi dei fornitori hardware, la concentrazione della potenza di calcolo dei nodi e l'impatto della volatilità dei token sulle finanze aziendali influenzeranno tutti il ritmo di espansione. Ciò che deve essere monitorato ora è il programma di avanzamento della rete di test proof-of-work, le variazioni nel numero di partner collaborativi e se i moduli di competenza sono in sincronia con la crescita dell'identità delle macchine. Se tutti e tre si espandono in sincronia, allora la logica di domanda di #ROBO è più probabile che provenga dal livello esecutivo, piuttosto che dal livello emotivo.